Өргөтгөх боломжтой вектор хайлт хийх квантчлалын аргуудыг харьцуулах

Түлхүүр үгийн оронд илүү гүнзгий ойлголт дээр тулгуурлан ижил төстэй зүйлсийг хайж байна гэж төсөөлөөд үз дээ. Үүнд вектор мэдээллийн сан болон ижил төстэй байдлын хайлтууд тусалдаг. Вектор мэдээллийн сан векторын ижил төстэй хайлтыг идэвхжүүлнэ. Энэ нь хайлтын асуулгад өгөгдлийн цэгүүдийг олохын тулд векторуудын хоорондох зайг ашигладаг.

Гэсэн хэдий ч өндөр хэмжээст өгөгдөл дэх ижил төстэй байдлын хайлт удаан бөгөөд нөөц их шаарддаг. Хэмжээ тогтоох арга техникийг оруулна уу! Эдгээр нь мэдээллийн хадгалалтыг оновчтой болгох, вектор өгөгдлийн сангаас мэдээлэл авах ажиллагааг хурдасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

Энэ нийтлэл нь янз бүрийн квант аргачлал, тэдгээрийн төрөл, бодит хэрэглээг судлах болно.

Квантжуулалт гэж юу вэ, энэ нь хэрхэн ажилладаг вэ?

Тоончлал гэдэг нь тасралтгүй өгөгдлийг салангид өгөгдлийн цэг болгон хувиргах үйл явц юм. Ялангуяа тэрбум хэмжигдэхүүнтэй параметрүүдтэй харьцаж байгаа үед тоон тооцоолол нь удирдах, боловсруулахад зайлшгүй шаардлагатай. Вектор мэдээллийн санд квантжуулалт нь өндөр хэмжээст өгөгдлийг шахсан орон зай болгон хувиргахын зэрэгцээ чухал шинж чанар, векторын зайг хадгалдаг.

Тоон тооцоолол нь санах ойн бөглөрлийг эрс багасгаж, хадгалах үр ашгийг сайжруулдаг.

Квантжуулах үйл явц нь гурван үндсэн процессыг агуулдаг.

1. Өндөр хэмжээст векторуудыг шахах

Тоон тооцоололд бид кодын дэвтэр үүсгэх, функцын инженерчлэл, кодчилол зэрэг аргуудыг ашигладаг. Эдгээр техникүүд нь өндөр хэмжээст вектор оруулгыг бага хэмжээст дэд орон зайд шахдаг. Өөрөөр хэлбэл вектор нь олон тооны дэд векторуудад хуваагдана. Вектор оруулга нь аудио, зураг, видео, текст эсвэл дохионы өгөгдлийг тоон дүрслэл бөгөөд боловсруулахад хялбар болгодог.

2. Дискрет утгын зураглал

Энэ алхам нь бага хэмжээст дэд векторуудыг салангид утгуудад буулгах явдал юм. Зураглал нь дэд вектор бүрийн битийн тоог улам багасгадаг.

3. Шахсан вектор хадгалах

Эцэст нь дэд векторуудын дүрслэгдсэн дискрет утгыг анхны векторын мэдээллийн санд байрлуулна. Цөөн битээр ижил мэдээллийг илэрхийлэх шахсан өгөгдөл нь түүний хадгалалтыг оновчтой болгодог.

Вектор өгөгдлийн сангийн тоон үзүүлэлтийн ашиг тус

Тооцоолол нь олон төрлийн ашиг тусыг санал болгодог бөгөөд үүний үр дүнд тооцоолол сайжирч, санах ойн хэмжээ багасдаг.

1. Үр дүнтэй масштабтай вектор хайлт

Квантжуулалт нь харьцуулалтын тооцооллын зардлыг бууруулснаар вектор хайлтыг оновчтой болгодог. Тиймээс вектор хайлт нь бага нөөц шаарддаг бөгөөд энэ нь ерөнхий үр ашгийг дээшлүүлдэг.

2. Санах ойг оновчтой болгох

Тоон векторууд нь нэг орон зайд илүү олон өгөгдлийг хадгалах боломжийг олгодог. Цаашилбал, мэдээллийн индексжүүлэлт, хайлтыг оновчтой болгосон.

3. Хурд

Үр ашигтай хадгалах, сэргээх нь илүү хурдан тооцоолох болно. Багасгасан хэмжээсүүд нь өгөгдөл боловсруулах, асуулга хийх, урьдчилан таамаглах зэрэг илүү хурдан боловсруулах боломжийг олгодог.

Зарим алдартай вектор мэдээллийн сан гэх мэт Кдрант, ПинеконБолон Милвус янз бүрийн хэрэглээний тохиолдлуудад янз бүрийн тоон тогтоох аргыг санал болгож байна.

Ашиглах

Чухал ач холбогдол бүхий мэдээллийг хадгалахын зэрэгцээ өгөгдлийн хэмжээг багасгах тоон үзүүлэлтийн чадвар нь үүнийг ашигтай хөрөнгө болгодог.

Үүний цөөн хэдэн хэрэглээнд илүү гүнзгий орцгооё.

1. Зураг болон видео боловсруулалт

Зураг болон видео өгөгдөл нь илүү өргөн хүрээний параметртэй бөгөөд тооцооллын нарийн төвөгтэй байдал, санах ойн ул мөрийг ихээхэн нэмэгдүүлдэг. Тоо хэмжээ чухал мэдээллийг алдалгүйгээр өгөгдлийг шахаж, үр ашигтай хадгалах, боловсруулах боломжийг олгодог. Энэ нь зураг, видео хайлтыг хурдасгадаг.

2. Машин сургалтын загвар шахалт

AI загваруудыг том өгөгдлийн багц дээр сургах нь эрчимтэй ажил юм. Тоо хэмжээ нь багасгах замаар тусалдаг загварын хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдал үр ашгийг нь алдагдуулахгүйгээр.

3. Дохио боловсруулах

Дохионы өгөгдөл нь GPS эсвэл хяналтын камер зэрэг тасралтгүй мэдээллийн цэгүүдийг илэрхийлдэг. Квантжуулалт нь өгөгдлийг салангид утга болгон буулгаж, илүү хурдан хадгалах, дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог. Цаашилбал, үр ашигтай хадгалах, дүн шинжилгээ хийх нь хайлтын үйл ажиллагааг хурдасгаж, дохиог илүү хурдан харьцуулах боломжийг олгодог.

Төрөл бүрийн тоо хэмжээ тогтоох арга

Хэмжээ тогтоох нь тэрбум хэмжигдэхүүнтэй параметрүүдийг саадгүй зохицуулах боломжийг олгодог ч эргэлт буцалтгүй мэдээлэл алдагдах эрсдэлтэй. Гэсэн хэдий ч хүлээн зөвшөөрөгдсөн мэдээллийн алдагдал болон шахалтын хоорондох зөв тэнцвэрийг олох нь үр ашгийг дээшлүүлдэг.

Квантжуулалтын техник бүр давуу болон сул талуудтай байдаг. Сонгохын өмнө та шахалтын шаардлага, түүнчлэн техник тус ​​бүрийн давуу болон хязгаарлалтыг ойлгох хэрэгтэй.

1. Хоёртын квантчлал

Хоёртын квантчлал гэдэг нь бүх вектор оршуулсан зүйлсийг 0 эсвэл 1 болгон хувиргах арга юм. Хэрэв утга 0-ээс их байвал 1-ээр дүрслэнэ, үгүй ​​бол 0 гэж тэмдэглэнэ. Тиймээс энэ нь өндөр хэмжээст өгөгдлийг мэдэгдэхүйц бага хэмжээст болгон хувиргадаг. илүү хурдан ижил төстэй хайлт.

Формула

Формула нь:

Хоёртын квантчлалын томъёо. Зохиогчийн зураг.

Вектор дээр хоёртын квантчлал хэрхэн ажилладаг тухай жишээ энд байна.

Хоёртын квантчлалын график дүрслэл. Зохиогчийн зураг.

Хүч чадал

• Хамгийн хурдан хайлт, скаляр болон бүтээгдэхүүний тоон үзүүлэлтийг хоёуланг нь давсан.
• Санах ойн ул мөрийг a коэффициент 32.

хязгаарлалт

• Мэдээллийн алдагдлын өндөр харьцаа.
• Вектор бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь ойролцоогоор тэгтэй тэнцүү дундаж утгыг шаарддаг.
• Мэдээллийн алдагдлаас болж бага хэмжээст өгөгдөл дээр гүйцэтгэл муу байна.
• Хамгийн сайн үр дүнд хүрэхийн тулд дахин оноо авах шаардлагатай.

Вектор мэдээллийн сан гэх мэт Кдрант болон Жинлэх хоёртын квантчлалыг санал болгож байна.

2. Скаляр квантчлал

Скаляр квантчлал нь хөвөгч цэг эсвэл аравтын бутархай тоог бүхэл тоо болгон хувиргадаг. Энэ нь хэмжээс бүрийн хамгийн бага ба хамгийн их утгыг тодорхойлохоос эхэлнэ. Дараа нь тодорхойлогдсон хүрээг хэд хэдэн хогийн саванд хуваана. Эцэст нь хэмжээс бүрийн утга бүрийг хогийн саванд хуваарилдаг.

Квантлагдсан векторуудын нарийвчлал эсвэл нарийвчлалын түвшин нь савны тооноос хамаарна. Илүү олон хогийн сав нь нарийн ширийн зүйлийг авах замаар илүү нарийвчлалтай болгодог. Тиймээс вектор хайлтын нарийвчлал нь савны тооноос хамаарна.

Формула

Томъёо нь:

Скаляр квантчлалын томъёо. Зохиогчийн зураг.

Скаляр квантчлал нь вектор дээр хэрхэн ажилладаг тухай жишээ энд байна.

Скаляр квантчлалын график дүрслэл. Зохиогчийн зураг.

Хүч чадал

• Чухал ач холбогдолтой санах ойн оновчлол.
• Бага хэмжээний мэдээллийн алдагдал.
• Хэсэгчилсэн буцаах процесс.
• Хурдан шахалт.
• Мэдээллийн бага хэмжээний алдагдлаас болж үр дүнтэй өргөтгөх боломжтой хайлт.

хязгаарлалт

• Хайлтын чанар бага зэрэг буурсан.
• Өгөгдлийн цэг бүр чухал мэдээллийг агуулж байдаг тул бага хэмжээст векторууд мэдээллийн алдагдалд илүү өртөмтгий байдаг.

зэрэг вектор мэдээллийн сангууд Кдрант болон Милвус скаляр квантчлалыг санал болгож байна.

3. Бүтээгдэхүүний тоо хэмжээ

Бүтээгдэхүүний квантчлал нь векторуудыг дэд векторуудад хуваадаг. Хэсэг бүрийн хувьд төв цэгүүд буюу центроидуудыг ашиглан тооцоолно кластерийн алгоритмууд. Тэдний хамгийн ойрын центроидууд нь дэд вектор бүрийг төлөөлдөг.

Бүтээгдэхүүний тоон үзүүлэлт дэх ижил төстэй байдлын хайлт нь хайлтын векторыг ижил тооны дэд векторуудад хуваах замаар ажилладаг. Дараа нь ижил төстэй үр дүнгийн жагсаалтыг дэд вектор бүрийн төвөөс асуулгын дэд вектор бүр хүртэлх зайны өсөх дарааллаар үүсгэнэ. Вектор хайлтын процесс нь асуулгын дэд векторуудаас квантлагдсан векторын центроид хүртэлх зайг харьцуулдаг тул хайлтын үр дүн бага нарийвчлалтай байдаг. Гэсэн хэдий ч бүтээгдэхүүний тоо хэмжээ нь ижил төстэй байдлын хайлтын үйл явцыг хурдасгаж, дэд векторын тоог нэмэгдүүлэх замаар илүү өндөр нарийвчлалд хүрэх боломжтой.

Формула

Центроидуудыг олох нь давтагдах үйл явц юм. Энэ нь өгөгдлийн цэг бүрийн хоорондох Евклидийн зайг нэгтгэх хүртэл дахин тооцоолох аргыг ашигладаг. n хэмжээст орон зай дахь Евклидийн зайны томъёо нь:

Бүтээгдэхүүний тоо хэмжээг тодорхойлох томъёо. Зохиогчийн зураг.

Бүтээгдэхүүний тоон тооцоолол нь вектор дээр хэрхэн ажилладаг тухай жишээ энд байна.

Бүтээгдэхүүний тоон үзүүлэлтийн график дүрслэл. Зохиогчийн зураг.

Хүч чадал

• Хамгийн их шахалтын харьцаа.
• Бусад техникээс илүү сайн хадгалалтын үр ашиг.

хязгаарлалт

• Бага хэмжээст векторуудад тохиромжгүй.
• Нөөц их шаарддаг шахалт.

Вектор мэдээллийн сан гэх мэт Кдрант болон Weaviate санал болгож буй бүтээгдэхүүний тоо хэмжээ.

Квант тогтоох аргыг зөв сонгох

Квант тогтоох арга бүр өөрийн давуу болон сул талуудтай. Зөв аргыг сонгох нь дараахь хүчин зүйлээс хамаарна, гэхдээ үүгээр хязгаарлагдахгүй.

• Өгөгдлийн хэмжээ
• Шахалтын нарийвчлалын зөрүү
• Үр ашгийн шаардлага
• Нөөцийн хязгаарлалт.

Аль тоон тооцооллын арга нь таны хэрэглээний нөхцөлд тохирохыг илүү сайн ойлгохын тулд доорх харьцуулалтын хүснэгтийг анхаарч үзээрэй. Энэ диаграмм нь квантчлалын арга тус бүрийн нарийвчлал, хурд, шахалтын хүчин зүйлсийг онцлон харуулав.

Зургийг Qdrant

Хадгалалтын оновчлолоос эхлээд хурдан хайлт хүртэл тоон тооцоолол нь тэрбум хэмжигдэхүүнтэй параметрүүдийг хадгалахад тулгарч буй бэрхшээлийг багасгадаг. Гэсэн хэдий ч амжилттай хэрэгжүүлэхэд тавигдах шаардлага, тохиролцоог урьдчилан ойлгох нь маш чухал юм.

Хамгийн сүүлийн үеийн чиг хандлага, технологийн талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүсвэл зочилно уу AI-г нэгтгэ.